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龙图腾网获悉之江实验室;浙江杭钢职业教育集团有限公司申请的专利一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115987479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211501496.1，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法是由陈圆谜;黄程韦;朱晓明;阚保春;魏伟;郑海天;刘海丰设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法，首先根据需要加密的数据或者需要使用的深度学习模型获得原始符号表；根据原始符号表生成一份不包含重复符号且大小不小于原始符号表的随机符号表，原始符号表中的符号与随机符号表中的符号形成一对一或一对多的映射关系；随机符号表作为密钥K；通过分词算法将深度学习模型对应的一份明文数据分成符号串；将符号串中的符号按照密钥K，映射成新符号，并串联，生成利用密钥K加密后的密文m。采用本发明的方法进行加密，产出的密文在深度学习中可以保持计算同态，也就是说深度学习模型可以基于密文训练和预测，不影响训练的计算效率，也不改变预测结果，不改变准确率和召回率效果。

本发明授权一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤一：密钥生成； 根据需要加密的数据或者需要使用的深度学习模型获得原始符号表；根据所述原始符号表生成一份不包含重复符号的随机符号表，所述随机符号表的大小不小于所述原始符号表，且所述原始符号表中的符号与所述随机符号表中的符号形成一对一或一对多的映射关系；所述随机符号表作为密钥K； 步骤二：数据加密； 步骤2.1：通过基于单词的分词算法将一份明文数据分成符号串； 步骤2.2：将所述符号串中的符号按照所述密钥K，从原符号映射成新符号；其中，如果映射关系是一对一的映射，则直接映射到新符号；如果映射关系是一对多的，则从原符号映射到的多个符号中，随机选取一个符号作为新符号； 步骤2.3：将所述新符号串联，生成利用密钥K加密后的密文m； 在获得原始符号表时，若希望将加密后的密文m应用在已训练好的深度学习模型上时，则获取已有的深度学习模型的词汇表，并去除分词算法自动添加的符号后，生成所述原始符号表；若希望将加密后的密文m应用在未训练的深度学习模型上，则直接利用加密数据的全量词汇表生成所述原始符号表。

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